HDU 3466 Dividing coins 01背包变形+技巧

本文解析了HDU3466 Dividingcoins问题,通过01背包改进算法解决特殊条件下的最优购买策略问题。讨论了如何在有限的资金下,依据物品价格、接受价格及评价价值,最大化总价值。
HDU 3466 Dividing coins
Time Limit:1000MS    Memory Limit:65536KB    64bit IO Format:%I64d & %I64u
Appoint description:

Description

Recently, iSea went to an ancient country. For such a long time, it was the most wealthy and powerful kingdom in the world. As a result, the people in this country are still very proud even if their nation hasn’t been so wealthy any more.
The merchants were the most typical, each of them only sold exactly one item, the price was Pi, but they would refuse to make a trade with you if your money were less than Qi, and iSea evaluated every item a value Vi.
If he had M units of money, what’s the maximum value iSea could get?

Input

There are several test cases in the input.

Each test case begin with two integers N, M (1 ≤ N ≤ 500, 1 ≤ M ≤ 5000), indicating the items’ number and the initial money.
Then N lines follow, each line contains three numbers Pi, Qi and Vi (1 ≤ Pi ≤ Qi ≤ 100, 1 ≤ Vi ≤ 1000), their meaning is in the description.

The input terminates by end of file marker.

Output

For each test case, output one integer, indicating maximum value iSea could get.

Sample Input

2 10
10 15 10
5 10 5
3 10
5 10 5
3 5 6
2 7 3

Sample Output

5
11

解题思路:
这题其实不简单,关键是不好想,不过做多了就好想了
1,首先是01背包,但是要求买的时候要有q的钱才能买
2,那么那我买的时候就得有max(p,q);的钱才能买
3,然后状态转移方程就是dp[j] = max(dp[j],dp[j-arry[i].p]+arry[i].v);
4,然后总觉得还缺些什么,这样写不是最优的
5,还要根据q-p排序从小到大,这样才是最优的,要让q比p多的最小的先判断买或不买
6,主要是考虑状态转移方程的无后效性吧

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn = 505 ;
struct node{
    int p,q,v;
};
node arry[maxn] ;
int dp[5005] ;
bool cmp(node x,node y){
    return (x.q-x.p)<(y.q-y.p) ;
}
int main(){
    int n,m;
    while(~scanf("%d%d",&n,&m)){
        for(int i=1;i<=n;i++){
            scanf("%d%d%d",&arry[i].p,&arry[i].q,&arry[i].v);
        }
        sort(arry+1,arry+n+1,cmp) ;
        memset(dp,0,sizeof(dp)) ;
        for(int i=1;i<=n;i++){///按照q-p排序
            for(int j=m;j>=max(arry[i].q,arry[i].p);j--){
                dp[j] = max(dp[j],dp[j-arry[i].p]+arry[i].v);
            }
//            for(int k=1;k<=m;k++){
//                printf("%d ",dp[k]);
//            }printf("\n");
        }
        int ans = dp[m] ;
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}


个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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